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기계 학습: 135
사. 실험 계획법 136
아. 비모수 통계 136
자. 빅데이터와 머신러닝 137
차. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 137
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 140
? 석박사학위과정 최빈도 기초과학이론 기출문
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기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 107
? 학위과정 입시지원자 컴퓨터공학분야 연구능력검증 기출면접
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기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 89
? 석박사학위과정 최빈도 기초과학이론 기출문제 94
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자기소개
2. 지원동기
3. 성격의 장점과 단점이 무엇인가요?
4. 자신의 역량을 직무에 어떻게 적용할 것인가요?
5. 우리 회사에 대해 아는 대로 말해보세요.
6. 왜 지원자를 뽑아야 하나요?
7. 지원 직무에서 가장 필요한 것은 무엇인가요?
8.
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기술/네트워크 직무)
27. TCP/IP가 무엇인지 설명해보세요 (통신기술/네트워크 직무)
28. KT의 강점
29. KT의 약점
30. KT의 기회 요인
31. KT의 위협 요인
Part 3. 기업 공통 인성 질문 및 답변요령 60가지
1. 1분 자기소개
2. 지원동기
3. 성격의 장
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자기소개
2. 지원동기
3. 성격의 장점과 단점이 무엇인가요?
4. 자신의 역량을 직무에 어떻게 적용할 것인가요?
5. 우리 회사에 대해 아는 대로 말해보세요.
6. 왜 지원자를 뽑아야 하나요?
7. 지원 직무에서 가장 필요한 것은 무엇인가요?
8.
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자기소개
2. 지원동기
3. 성격의 장점과 단점이 무엇인가요?
4. 자신의 역량을 직무에 어떻게 적용할 것인가요?
5. 우리 회사에 대해 아는 대로 말해보세요.
6. 왜 지원자를 뽑아야 하나요?
7. 지원 직무에서 가장 필요한 것은 무엇인가요?
8.
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자기소개
2. 지원동기
3. 성격의 장점과 단점이 무엇인가요?
4. 자신의 역량을 직무에 어떻게 적용할 것인가요?
5. 우리 회사에 대해 아는 대로 말해보세요.
6. 왜 지원자를 뽑아야 하나요?
7. 지원 직무에서 가장 필요한 것은 무엇인가요?
8.
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자기소개서 면접) / 김승용 / 하이비전 / 2003 들어가면서
1. 인적성 검사
2. 이력서의 작성 기본 사항
3. 헤드헌터(컨설턴트)
4. 온라인 입사지원 방법
5. 본격 취업 시기 체크 포인트
6. 성공적 취업공략(외국계기업)
7. 자신의
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자기소개
2. 지원동기
3. 성격의 장점과 단점이 무엇인가요?
4. 자신의 역량을 직무에 어떻게 적용할 것인가요?
5. 우리 회사에 대해 아는 대로 말해보세요.
6. 왜 지원자를 뽑아야 하나요?
7. 지원 직무에서 가장 필요한 것은 무엇인가요?
8.
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